Oracle 23c是Oracle数据库的一个新版本，它引入了一系列新的特性和功能，其中AI能力是其重要的一部分。Oracle 23c的AI能力主要体现在以下几个方面：
一、AI向量相似性搜索（AI Vector Search）
Oracle 23c引入了AI Vector
Search功能，该功能允许数据库将文档、图像等非结构化数据的语义内容存储为向量，并快速运行相似性查询。这种技术的应用范围极广，从简单的文本搜索到复杂的图像识别，再到深度的数据分析，Oracle
23c都能轻松应对。通过将非结构化数据转化为向量形式，Oracle 23c能够快速执行相似性查询，大大提高了数据处理的效率和准确性。
具体来说，AI Vector
Search功能包括新的向量数据类型、向量索引和向量搜索SQL运算符。这使得Oracle数据库能够将文档、图像和其他非结构化数据的语义内容储存为向量，并以此快速运行相似性查询。这种技术可以帮助客户快速轻松地获得人工智能的优势，而不会影响安全性、数据完整性或性能。
二、Retrieval Augmented Generation（RAG）
Oracle
23c还支持RAG技术，这是一种结合大型语言模型（LLM）和私有商业数据的生成式AI技术。RAG技术通过结合大型语言模型和私有商业数据，可以回答自然语言问题，提高查询的准确性。同时，RAG技术还保护了私有数据的安全，确保了数据的机密性和完整性。
RAG技术的实现依赖于Oracle提供的机器学习服务。Oracle提供了多种机器学习算法，这些算法完全可扩展，覆盖了常用的机器学习技术。这些算法可以直接在数据库中部署模型，无需移动数据，从而提高了数据处理的效率和安全性。
三、数据科学与分析
Oracle 23c还提供了OCI Data Science服务，这是一个全面管理的平台，用于数据科学项目。OCI
Data Science服务支持在云端构建、训练、部署和管理AI模型，使得数据科学家可以更加高效地进行数据分析和挖掘。通过OCI Data
Science服务，数据科学家可以利用Oracle的AI能力，对数据进行深入的分析和挖掘，从而发现数据中隐藏的价值和规律。
四、云基础设施集成
Oracle的AI能力与其云基础设施紧密集成，允许用户利用云的弹性和高性能来运行AI模型。这种集成方式使得用户可以更加灵活地利用Oracle的AI能力，无需担心硬件和基础设施的问题。同时，云基础设施的弹性和高性能也保证了AI模型的运行效率和稳定性。
五、产品特征：简单、强大、安全
Oracle
23c的设计理念是“简单而强大”。它不仅为开发者提供了强大的功能，还极大地简化了操作流程。即使是没有机器学习背景的用户，也能轻松上手，快速掌握AI
Vector Search的使用。同时，Oracle 23c还注重数据的安全性，采用了多种安全措施来保护用户的数据安全和隐私。
Oracle 23c的AI能力确实非常强大且多样化，除了之前提到的AI向量相似性搜索（AI Vector Search）和Retrieval Augmented Generation（RAG）技术外，还有以下几个关键方面：
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基于别名的GROUP BY：
Oracle 23c引入了基于别名的GROUP BY功能，这允许数据库在执行GROUP BY操作时，使用列的别名作为分组依据。这不仅提高了查询的灵活性，还使得数据库内的处理能力得到进一步扩展和增强。 -
支持JavaScript存储过程：
Oracle 23c支持JavaScript作为存储过程的编程语言。这意味着开发者可以使用JavaScript编写存储过程，并将其直接嵌入到Oracle数据库中执行。这一功能不仅扩展了数据库的编程能力，还使得数据库与Web应用的集成更加顺畅。 -
向量数据库：
Oracle 23c引入了向量化查询执行引擎，这是其AI能力的重要组成部分。通过一次性处理多行数据，并利用并行处理能力加速查询，向量数据库在处理大规模数据集时能够提供更高效、更快速的查询性能。这种技术特别适用于处理非结构化数据，如文本、图像和视频等。 -
生成式AI：
Oracle 23c进一步扩展了AI功能，支持生成式AI应用。生成式AI使用机器学习算法自动生成全新的、真实的有用数据。在Oracle 23c中，这种技术可以用于自动化开发过程，提高开发效率，并简化根据特定用例定制和定制数据库的过程。 -
AI开发工具与集成：
Oracle 23c提供了丰富的AI开发工具，如Oracle SQL
Developer、APEX等，这些工具都通过生成式AI功能得到了增强。这使得开发者能够在无需编写大量代码的情况下，使用自然语言快速生成应用或SQL查询。此外，Oracle
23c还提供了与主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch等）的集成，使得开发者可以更加灵活地利用现有的AI技术。 -
安全性与合规性：
在利用AI技术时，安全性和合规性始终是关键问题。Oracle
23c通过一系列安全措施和合规性框架，确保用户数据的安全和隐私。例如，RAG技术通过将私有数据包含在LLM培训数据中来避免泄露私有数据；同时，Oracle
23c还提供了数据脱敏、加密等安全功能，以满足不同行业的合规性要求。 -
智能调优与监控：
Oracle 23c的AI能力还体现在智能调优和监控方面。通过机器学习算法，Oracle 23c可以自动分析数据库的性能瓶颈，并给出优化建议；同时，它还可以实时监控数据库的运行状态，及时发现并处理潜在的问题。
Oracle 23c的生成式AI应用有许多典型场景，以下是一些具体的例子：
- 房地产应用：
- 购房人可以通过房地产APP上传他们看中的房子的照片。
- 生成式AI能够基于这些照片找到外观相似的其他房屋。
- Oracle数据库则会进一步提取关于这些类似房屋的业务数据，如价格、位置等，以满足购房者的特定需求。
- 文本内容生成：
- 在内容创作领域，生成式AI可以根据给定的主题或关键词生成新的文章、新闻稿、社交媒体帖子等。
- 这可以极大地提高内容生产的效率，同时确保生成的内容符合特定的风格和语调。
- 图像识别与处理：
- 通过图像识别技术，生成式AI可以识别图像中的物体、场景或人脸，并生成相应的标签或描述。
- 这在零售、医疗、安全等领域都有广泛的应用，如商品识别、病历分析、人脸识别等。
- 自动化开发与优化：
- 生成式AI可以基于自然语言编写的需求或描述，自动生成相应的代码或数据库查询语句。
- 这对于快速原型开发、定制应用或优化现有系统都非常有用。
- 智能推荐系统：
- 无论是电商平台的商品推荐，还是音乐、视频流媒体服务的个性化推荐，生成式AI都可以根据用户的历史行为和偏好生成精准的推荐结果。
- 客户服务和支持：
- 生成式AI可以自动回答客户的问题或提供技术支持，通过自然语言处理技术理解用户的查询，并生成相应的回答或解决方案。
- 金融领域：
- 在风险评估、欺诈检测、投资分析等金融领域，生成式AI可以基于大量的历史数据生成预测模型，帮助金融机构做出更明智的决策。
- 数据分析与可视化：
- 生成式AI可以自动分析复杂的数据集，并生成易于理解的图表、报告或可视化界面，帮助用户更好地理解数据背后的故事。
Oracle 23c通过引入生成式AI技术，使得这些应用场景变得更加高效、准确和智能。同时，Oracle 23c还提供了丰富的工具和接口，使得开发者能够轻松地集成和利用这些AI功能，为他们的应用或服务添加更多的智能元素。
总结来说，Oracle
23c的AI能力是其新版本的重要特性之一。通过引入AI向量相似性搜索、RAG技术、数据科学与分析、云基础设施集成等功能，Oracle
23c为用户提供了更加高效、准确、安全的数据处理和分析能力。这些功能不仅可以帮助用户快速获取人工智能的优势，还可以提高数据处理的效率和准确性，从而为用户创造更大的价值。
